Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
nekoIoTLT_nekoDeeplearning
Search
NearMugi
August 25, 2020
Programming
0
280
nekoIoTLT_nekoDeeplearning
NearMugi
August 25, 2020
Tweet
Share
More Decks by NearMugi
See All by NearMugi
nekoIoTLT_NearMugiLLM
nearmugi
0
250
nekoIoTLT_CatAndColorSensor
nearmugi
0
820
VisualProgramming_GoogleHome_LINE
nearmugi
1
450
EnebularMeetup_GoogleCalendar
nearmugi
0
210
nekoIoTLT_ToyAndVoiceAnalysis
nearmugi
0
340
nekoIoTLT_Demachi
nearmugi
0
350
nekoIoTLT_SearchBlackObject
nearmugi
1
550
nekoIoTLT_nekoGohan
nearmugi
0
420
nekoIoTLT_Tsumetogi
nearmugi
1
630
Other Decks in Programming
See All in Programming
Product Management LT会_クアンド新家
shinshin
0
210
AWS初心者ってどうやってAWSを学ぶ?〜アプリエンジニアがやってよかったアーキテクチャ学習方法〜
yamanashi_ren01
0
190
Harnessing Large Language Models for Training-free Video Anomaly Detection
tereka114
1
1.3k
MIERUNE BBQにおけるユーザー中心設計()
mierune
PRO
1
110
開発部に不満を持っていたCSがエンジニアにジョブチェンしてわかった「勝手に諦めない」ことの大切さ
sakuraikotone
28
16k
Ruby メモリ管理 プログラミング
megmogmog1965
0
130
Play Billing Library 7.0.0 変更点まとめ@potatotips#88
kako351
0
160
Mastering Developer Experience: A Roadmap for Success 【開発生産性Conference 2024】
findyinc
1
380
なぜ宣言的 UI は壊れにくいのか / Why declarative UI is less fragile
uenitty
29
13k
生成AIをkintoneに連携してみた
hideg
0
230
Exploring the Gradually Lost Technical Skills in the Cloud Native Era
hwchiu
2
3.9k
DynamoDB コスト最適化っぽいことの基本 with Terraform
kuro_kurorrr
2
250
Featured
See All Featured
How to Ace a Technical Interview
jacobian
274
23k
Faster Mobile Websites
deanohume
303
30k
Ruby is Unlike a Banana
tanoku
96
10k
Unsuck your backbone
ammeep
666
57k
Robots, Beer and Maslow
schacon
PRO
157
8.1k
Producing Creativity
orderedlist
PRO
340
39k
実際に使うSQLの書き方 徹底解説 / pgcon21j-tutorial
soudai
149
45k
Building Your Own Lightsaber
phodgson
101
5.9k
The Art of Programming - Codeland 2020
erikaheidi
48
13k
Save Time (by Creating Custom Rails Generators)
garrettdimon
PRO
13
430
Bootstrapping a Software Product
garrettdimon
PRO
304
110k
Leading Effective Engineering Teams 2024
addyosmani
3
300
Transcript
ねこ+DeepLearningを試してみる 2020.8.25 夜開催! ねこIoTLT vol.3
自己紹介 NearMugi(ニアムギ) ねこ2匹飼っています。
ねこ紹介 ニア ・3月8日生まれ 11歳 ・もふもふでかわいい ・最近体重が戻ってきて調子よい
ねこ紹介 ムギ ・5月8日生まれ 8歳 ・黒猫でかわいい ・メーメー鳴く ・人が苦手
イントロ 「ねこ+DeepLearning」の きっかけ
イントロ ねこIoTLT主催者の津川さんから 「ねこの背景をくり抜きたい」との お話を聞きました。
イントロ こんな感じです
イントロ きっとDeepLearning 使えば出来るはず
イントロ 試してみました
1.ネコの画像データを入力する 2.くり抜き用のデータが出力される 3.用意した背景とネコの画像を合成する 完成イメージ →この処理をラズパイ3の中で完結したい。 学習済みのモデルを読み込めれば出来るはず。
調べる 調べてみる
画像を意味(ネコ・イヌなど)で分類することを 「セマンティックセグメンテーション」というらしい 調べる ネコ イヌ
「セマンティックセグメンテーション」を学習するには U-NetというモデルとPASCAL VOC 2012のデータを使えば 良いっぽい 調べる
学習 学習してみる
・PASCAL VOC 2012からネコ画像だけ取り出す ・ネコorそれ以外のセグメンテーション画像に加工する ・学習データを水増しする 学習
学習結果 学習してみた結果
そこそこ上手く出来てるもの 学習結果
残念な結果だったもの(これでもまだ良いほう…) 学習結果
ネコじゃないのに… 学習結果
まとめ ・カメラと連携してIoTになるはずが、残念な結果になってしまいました ・とりあえず結果が出たので良かったです ・もう少し理解してチャレンジしてみようと思います 以上となります。 ご清聴ありがとうございました。